主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知 道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000维,这给后面分类器的处理将带来极大的难度.著名 的人脸识别Eigenface算法就是采用PCA算法,用一个低维子空间描述人脸图像,同时用保存了识别所需要的信息.下面先介绍下PCA

1.1  扇形变换 将如图1所示的上边长方形的图形变换为下边的扇形图形的变换称为扇形变换. 设长方形图形中任一点P1(X1,Y1)变换为扇形图形上的点P2(X2,Y2),长方形的长为X,扇形圆心坐标为(X0,Y0),扇形半径为L,扇形与X轴的最小夹角为B,扇形弧对应夹角为C,则点P2的坐标计算公式为: X2=(L+Y1)*COS(θ)+X0 Y2=-(L+Y1)*SIN(θ)+Y0 其中: θ=C*(X-X1)/X1+B 图1  扇形变换 生成一个六瓣花型图案的基本数据,将长方形中的8个六瓣花型

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

文章目录 1 前言 2 自然坐标系ABC 3 αβ\alpha\betaαβ 坐标系 3.1 Clarke变换 3.2 Clarke反变换 4 dqdqdq 坐标系 4.1 Park变换 正转 反转 4.2 Park反变换 5 程序实现 附件 1 前言 永磁同步电机是复杂的非线性系统,为了简化其数学模型,实现控制上的解耦,需要建立相应的坐标系变换,即Clark变换和Park变换. 2 自然坐标系ABC 三相永磁同步电机的驱动电路如下图所示: 根据图示电路可以发现在三相永磁同步电机的驱动电路中,三

原创博客,转载请联系博主! perl里的数据都是以双精度为单元存储的,也就是相当于C/Cpp中的double型,而正则的解析是由perl内置的正则引擎完成的,那么除了重写一个属于自己的排序方法之外,我们应该怎么做才能加速perl内置的sort方法呢,在下文中你将学到两种前沿的hack级perl排序: (下面示例中将用到的数据的产生方法如下所示) my $cnt=0; my @arr; while($cnt<1000000){ my $key=rand(100000); my $val=rand(

在开发中,由于某些需求,我们可能需要做一些平移,缩放,旋转甚至三维变换,所以我来讲讲在UWP中这些变换的实现方法. 一. 二维变换: UIElement.RenderTransform a.TranslateTransform,平移: 属性:X,Y我相信大家都知道怎么用,这里就不讲废话了 b.RotateTransform,旋转: 属性:Angle c.ScaleTransform,缩放: 属性:ScaleX,ScaleY d.SkewTransform,扭曲: 属性:AngleX,AngleY

在ios中常常遇到些小的动画效果,比如点击一个按钮后,按钮上的三角形图片就旋转了.这种简单的小动画,常常通过更改view的transform属性来实现.这个transform属性,就是一个仿射变化矩阵. 什么是AffineTransform呢?先看看百度上的说法: AffineTransform类描述了一种二维仿射变换的功能,它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的“平直性”和“平行性”.仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现. . | a, b, | {x}={x,y,}

 目录: K Airdrop I Soldier Game L Sub-cycle Graph G Repair the Artwork ———————————————————— ps:楼主脑残有点严重,很容易写错别字和语言组织混乱,如果在读文章时遇到,可以在评论区里回复一下,我好改(花式骗评论) 补题地址:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblems.do?contestId=1&pageNumber=31 顺便好人做到底,给大家凑个11/13的

基础变换(二维) 三维变化与二维变换矩阵类似 齐次坐标下的基础变换 Scale: \[S(s_x,s_y) =\begin{pmatrix} s_x &0 &0\\ 0 & s_y & 0 \\ 0&0&1 \end{pmatrix}\] Rotation: \[R(\alpha) = \begin{pmatrix} \cos\alpha& - \sin\alpha & 0 \\ \sin\alpha & \cos \alpha &a

目录 一.MVP变换 1. 模型变换 1.1 缩放矩阵 1.2 旋转矩阵 1.3 平移矩阵 2. 视角变换 3. 投影变换 二.Viewport变换 一.MVP变换 MVP变换是模型变换(M).视角变换(V).投影变换(P)的统称.MVP变换操作的是三维空间中的点,经过MVP变换后会被映射到标准二维平面上(实际上这个标准二维平面仍保留了z轴坐标). 1. 模型变换 模型变换在三维空间中对物体进行的操作,对三维物体本身进行缩放.旋转.平移操作 注意,模型变换是相对于三维坐标系(亦称世界坐标系)的原

链接:https://codeforces.com/gym/101606 A - Alien Sunset 暴力枚举小时即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n; int h[maxn],r[maxn],s[maxn]; inline bool dark(int id,int time) { if(r[id]<s[id]) { ; ; } if(r[id]>s[id]) { ; ; } } int main()

一.K-L变换 说PCA的话,必须先介绍一下K-L变换了. K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称,是一种特殊的正交变换.它是建立在统计特性基础上的一种变换,有的文献也称其为霍特林(Hotelling)变换,因为他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法.K-L变换的突出优点是它能去相关性,而且是均方误差(Mean Square Error,MSE)意义下的最佳变换. 下面就简单的介绍一下K-L变换了. 设,随机向量X ∈Rn(n阶列向量),它的均值向量为mX,则其协

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

更新:25 APR 2016 Laplace变换 设函数\(f(t)\)在\(t>0\)时有定义,积分 \(F(s)=\int_0^{+\infty}f(t)e^{-st}dt \qquad (s\in \mathbb{C})\) 若在s的某一域内收敛,则称此映射为Laplace变换,记为 \(F(s)=\mathscr{L}[f(t)],\qquad f(t)=\mathscr{L}^{-1}[F(s)]\) 实际上,\(f(t)\)的Laplace变换就是\(f(t)u(t)e^{-\bet

自从去年下半年接触三维重构以来,听得最多的词就是傅立叶变换,后来了解到这个变换在图像处理里面也是重点中的重点. 本身自己基于高数知识的理解是傅立叶变换是将一个函数变为一堆正余弦函数的和的变换.而图像处理里则强调它是将图像信息从空间域往频率域转化的重要手段.最近从头学起数字图像处理,看完傅立叶变换之后,对于其中的计算方法快速傅立叶变换产生了好奇.于是搜索了下FFT,发现杭电上有几个这样的题目,其中点击率最高的是hdu1402*大数乘法. 大数乘法本来是一个n方的算法,经过FFT之后可以变为nlog

    题目 解决代码及点评 /************************************************************************/ /* 87. 在5条直径线的两端分别 9 3 放置1到10的顺序数,如右图所 示.但这样放置法只有一种情 8 4 况,两个相邻数之和等于相对 位置上的两个邻接数之和,即: 7 5 10+1＝5+6 6 而 1+2≠6+7 2+3≠7+8 现请你变换一下这些数的位置,使任何两个相邻数之和等于相对位置上的两

1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 682  Solved: 280[Submit][Status] Description FJ打算带他的N(1 <= N <= 30,000)头奶牛去参加一年一度的“全美农场主大奖赛”.在这场比赛中,每个参赛者都必须让他的奶牛排成一列,然后领她们从裁判席前依次走过. 今年,竞赛委员会在接受队伍报名时,采用了一种新的登记规则:他们把所有队伍中奶牛名字的首

1640: [Usaco2007 Nov]Best Cow Line 队列变换 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 543  Solved: 278[Submit][Status] Description FJ打算带着他可爱的N (1 ≤ N ≤ 2,000)头奶牛去参加”年度最佳老农”的比赛.在比赛中,每个农夫把他的奶牛排成一列,然后准备经过评委检验. 比赛中简单地将奶牛的名字缩写为其头字母(the initial letter of e

DirectX 11---从空间变换来看3D场景如何转化到2D屏幕 在看<Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11>的时候,发现里面固定渲染管线已经被抛弃了,取而代之的是可编程渲染管线,虽然复杂度变高了,但同样的自由度也变大了.之前在学DirectX 9的时候,我只是对其中的一些空间变化概念有一些比较粗糙的理解,通过传递一些简单的参数给函数来构建矩阵,然后将其传递给D3D设备函数去应用这些矩阵变换,就可以实现了从3D场景到屏幕的转换

作者:桂. 时间:2018-05-20  12:04:24 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9063131.html 前言 相比DFT,CZT是完成频谱细化的一种思路,本文主要记录CZT的C代码实现. 一.代码实现 原理主要参考MATLAB接口: 对应C代码实现: Complex.c /*============================= Chirp-Z Transform =============================*/ #i